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二次計画法と錐計画法

二次目的と線形制約または錐制約のある問題の解決

最適化問題を解く前に、問題ベースかソルバーベースか、適切なアプローチを選択しなければなりません。詳細については、はじめに問題ベース アプローチまたはソルバーベース アプローチを選択を参照してください。

問題ベースのアプローチでは、問題変数を作成し、これらのシンボリック変数の観点から目的関数と制約を表現します。実行する問題ベースの手順については、問題ベースの最適化ワークフローを参照してください。結果として得られる問題を解くには、solve を使用します。

目的関数と制約の定義、適切なソルバーの選択を含め、実行するソルバーベースの手順については、ソルバーベースの最適化問題の設定を参照してください。結果として得られる問題を解くには、quadprog または coneprog を使用します。

関数

すべて展開する

evaluate最適化式の評価
infeasibility点における制約違反
optimproblem最適化問題の作成
optimvar最適化変数の作成
solve最適化問題または方程式問題の求解
coneprog2 次錐計画法ソルバー (R2020b 以降)
optim.coder.infboundコード生成の無限境界サポート (R2022b 以降)
optimwarmstartウォーム スタート オブジェクトの作成 (R2021a 以降)
quadprog二次計画法
secondordercone2 次錐制約の作成 (R2020b 以降)

ライブ エディター タスク

最適化ライブ エディターでの方程式の最適化または解決 (R2020b 以降)

オブジェクト

SecondOrderConeConstraint2 次錐制約オブジェクト (R2020b 以降)

トピック

問題ベースの二次計画法

ソルバーベースの二次計画法

問題ベースの 2 次錐計画法

ソルバーベースの 2 次錐計画法

コード生成

問題ベースのアルゴリズム

アルゴリズムとオプション